基于视觉的激光焊缝跟踪系统是一种利用激光视觉传感技术，实现焊接过程中焊缝实时跟踪与精准控制的自动化系统，广泛应用于汽车制造、航空航天等工业领域。

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系统构成

  • 激光视觉传感器：核心组件，采用高精度激光线光源和工业相机，基于激光三角测量原理获取焊缝的三维轮廓数据。传感器具备抗强光、抗飞溅、耐高温特性，以适应焊接现场的恶劣环境。

  • 控制器（处理单元）：内置焊缝特征提取、轨迹规划、偏差补偿等算法，可实时处理传感器传来的数据，并通过通信接口与机器人控制器或 PLC 进行实时通信，输出纠偏指令。

    机械执行机构：通常由焊接机器人、伺服电机或气动装置组成，用于实时调整焊枪的横向、纵向或角度偏差，支持多种安装方式，兼容不同焊接机器人。

工作原理

  • 焊缝扫描与数据采集：激光传感器向焊缝投射激光条纹，相机捕捉反射光带，形成焊缝的二维图像，再通过三维重建算法，将图像转换为焊缝的深度信息，包括高度、宽度、坡口角度等。

  • 特征提取与定位：利用边缘检测、滤波等算法识别焊缝中心线、坡口边缘等关键特征，并结合焊接工艺参数，生成理论焊缝轨迹。

  • 偏差分析与纠偏：实时对比实际焊缝位置与理论轨迹，计算出横向、纵向及角度偏差，然后通过 PID 控制或自适应算法，生成焊枪位置调整指令，驱动执行机构补偿偏差。

  • 闭环反馈与自适应：系统持续监测焊接过程，根据实际情况动态调整参数，如扫描频率、纠偏量等，以适应工件变形、热变形等动态干扰。

核心技术特点

  • 高精度三维重建：采用亚像素级图像处理技术，精度可达 0.01mm，能精确测量焊缝的三维信息，适用于窄间隙、深坡口等复杂焊缝。

  • 抗干扰能力强：通过滤光片和算法抑制电弧光、环境光干扰，同时针对工件抖动、热变形等问题，采用预测模型提前修正轨迹。

  • 智能算法优化：利用机器学习技术对历史数据进行训练，提升对不规则焊缝，如生锈、油污表面焊缝的识别鲁棒性，还可实现多传感器融合，增强复杂工况下的跟踪可靠性。

  • 快速标定与易用性：提供一键标定工具，简化传感器与机器人坐标系的匹配流程，可视化的人机界面支持工艺模板的快速切换，操作方便。

应用场景

  • 汽车制造：用于汽车门环、天窗、排气管、电池托盘等部件的曲线焊缝跟踪，确保焊接精度，提升车身结构一致性。

  • 航空航天：适用于钛合金薄壁件等关键零部件的精密焊接，避免焊穿或未熔合等缺陷。

  • 船舶制造：可用于船舶分段结构的直线 / 环缝跟踪，补偿装配误差，提高焊接质量。

  • 压力容器：在厚板多层多道焊中，能逐层修正焊枪姿态，确保坡口填充均匀，避免气孔、夹渣等隐患。